基于DBSCAN-DNN的房地产价格预测

影响房价的因素不再仅限于地区,还受出行便利程度、房屋区域热度的影响。针对房屋集群的识别与进一步研究,对于及时把握供需关系、价格等都有极大的帮助。文章基于密度的聚类(DBSCAN)和深度神经网络(DNN),对房屋集群进行识别聚类,根据簇的结果与房价影响因素训练神经网络,达到房价预测的效果。实验结果表明,对所采用的数据进行预测达到准确的效果。通过研究,可为集群房屋区位定价提供参考。     

基于特征价格模型的太原市住宅价格影响因素分析

文章利用特征价格模型对太原市普通住宅的价格特征进行了研究,分析不同特征因素对太原市普通住宅价格的影响程度,并据此构建了住宅估值的线性模型。文章的结果表明,太原市住宅的开发商和物业管理方的商誉和服务水平以及房屋的地理位置对房价有着显著的影响,同时,房屋自身容积率,周边配套交通设施等也是决定房价高低的重要因素。     

浅析我国房价波动的影响因素——以北京市为例

房价是商业地产的经济运行和资源配置中最重要的调节机制,由多种因素构成了房价的价格定位。房价在不同时期会随着社会物价的变动而变动,而不同的国家或区域的同等房屋价格也不一样。纵观近年来我国的房地产市场,房价一直居高不下,呈现一片非理性的繁荣景象。房地产价格的瞬息万变,影响着各个行业的发展及整个国家的经济发展。本文从影响房价波动的因素入手,以北京市为例,利用EVIEWS软件进行回归分析,探究影响房价的主要因素,并提出房价调控的有效策略。     

简析地价、房价、房租（价格）与土地公有

地价、房价与房租（价格）是有关联性的,本文通过分析指出地价本质受经济影响,地价是房价的重要组成部分,有一定的房价必然有相应的房租价格,利用年金计算公式,找出房屋价格与房屋租金（年土地使用费和年房屋折旧）的对应关系,由土地公有（制）时的年土地使用费可以计算出相应土地在私有制下的价格。最后通过论证指出,社会主义土地公有制适合我国目前国情。     

我国东部地区房地产价格的宏观经济影响因素实证分析

本文针对我国房价快速增长的现象,从地区生产总值、城乡人均储蓄余额、竣工房屋造价、土地购置费、地区变量等五方面入手,依据《2011中国统计年鉴》中东部地区的房地产价格和相关影响因素的截面数据,利用计量经济学软件Eviews运用多元回归分析方法,对中国房地产价格的影响因素进行实证分析。研究结果表明,我国东部地区房地产价格的主要影响因素有城乡人均储蓄余额、竣工房屋造价、土地购置费,并指出方程的应用价值。     

基于GIS下地铁站对周边住宅房屋价格的影响——以武汉市金银潭地铁站为例

近几年,地铁物业概念打破了以往以距离市中心远近来划分楼盘价格的惯例,地铁带动了郊区房价的上涨,同时也极大稀释了市区和郊区的概念。经过几年的发展,我们难以将市中心边缘判定为郊区,这不仅归功于区域建筑形态的现代化,更多的是地铁带来的人气和商业气息。但是,地铁与房屋的距离不同,房价、升值空间也不一样。本文选取武汉地铁2号线的金银潭站为研究对象,运用GIS空间分析技术构建空间数据模型,从时间、空间上定性研究金银潭地铁站对周边房价的影响,并且为了细分其影响程度,本文主要研究了分布在该站1000米范围内的房屋价格变化。研究发现,受影响最大的房屋价格距该站400—600m;其次是200—400m;受影响最小的是距该站最近或最远的800—100m。通过确立地铁在房地产估价、升值中的影响大小,使得地铁与房价结构呈现更紧密的关联。旨在为开发商和消费者提供一定参考,也为今后学者在研究地铁与房价过程中提供一定程度的思路。     

最优房地产价格影响因素分析

本文通过对购买房屋的成本一收益分析，发现二手房销售价格、按揭贷款利率和居民收入是影响新房销售价格的主要因素。运用协整和误差修正方法对各因素实证分析，发现我国房地产市场存在长期均衡关系，新房销售价格短期波动较大。脉冲响应冲击和方差分解发现，在影响新房房价的各因素中，二手房价格对新房价格影响最大．说明我国房价上涨中存在非理性因素。     

基于马尔科夫链的房价预测研究

近年来中国房价持续高涨,引起了社会各界的广泛关注。本文视房屋价格动态过程为马尔科夫链,根据北京市2009年1月至2012年5月商品住宅销售价格的月度统计数据,进行时间序列的平稳化处理,并利用数理统计方法计算得到其马尔科夫链状态转移概率,由此对北京市2012年6-12月房屋价格走势进行预测分析,从而对居民进行房屋消费引导,并为政府房价调控提供政策建议。     

天津市商品住宅价格的影响因素分析

持续上涨的商品房价格现已成为全社会关注的一个焦点。本文定性分析了影响房价的若干市场供需因素和政策因素,并利用天津市1995￣2005年间的样本数据建立了商品住宅价格影响因素的计量经济模型。模型结果显示,城镇居民收入水平、存款利率和滞后一期固定资产投资价格是影响天津市商品住宅价格的主要因素。基于此,本文认为近几年房价的上涨有一定的必然性和合理性,但政府仍可以通过上调利率、调整土地供应政策和调控房地产开发成本等来稳定房价。     

浅谈房价与地价的关系及其政策含义

是地价决定房价,还是房价决定地价,一直争议不断。事实上,地价的高低是由房价的高低决定的,而房价的高低是由人们对房屋的需求决定的,而并不是由地价决定的。即便地价是房价的重要组成部分,但它也不能成为房价高低的决定性因素。简而言之,是房价决定了地价,而不是地价决定了房价。如果地价由房价决定,那房价又是由什么决定？通过对房价主要影响因素的分析,找出影响房价高低的原因,从而有助于为有效调控房价提供指导。     

中国房产市场走势浅析

本文从影响房地产价格的相关理论出发,主要从房地产对GDP贡献、房地产宏观调控、社会文化角度以及房产消费投资的双重属性等角度对影响房价的因素进行了分析,从供给、需求和政府干预各因素对房价的影响。对房地产价格发展趋势进行预测。     

我国房价会“拐”吗?

自2005年3月开始,政府为了打击炒房,平抑房屋价格出台了一系列"政策组合拳",其中心目的是将房价控制在百姓可承受的范围之内。但事与愿违,全国各地房价在一片"降"声中直线上升。岁末年初,各地房价在严厉的宏观经济政策调控下"降"声一片,"拐"声四起,从影响房价持续上升的因素分析、论证看我国房价仍有走高之势。     

沈阳居民住宅二手房价影响因素分析

本文采用SPSS软件对沈阳二手房价影响因素进行回归分析。从安居客网站上选取2018年50个二手房样本进行回归分析,得出结论:人们选购的二手房的价格主要受建筑面积、所在楼层、配备电梯、房屋朝向和所在区域的影响。     

新形势下关于房价过快增长的几点思考

近些年来房屋价格的过快增长已经成为阻碍我国经济健康稳健发展的重要隐患，也成为政府最关注的经济和社会问题之一。该文通过对影响房地产价格因素的分析，探询平抑房价的途径，以促进和谐社会的建设。     

房屋价格的实证研究

近段时间以来,房屋价格成为普通百姓、开发商和学者关注的焦点.房价是否有泡沫,一直是争论不休的话题.本文试从实证的角度,分析经济的发展、居民的收入、地区的差异等对房价的影响.     

经济适用房合理价格测度研究

经济适用房合理价格的测度是政府相关职能部门进行保障性住房开发决策的关键。本文在运用系统动力学模型对低收入和中低收入家庭居民人均年收入进行仿真预测基础上,分析了现有房价收入比定义的不足,并以重庆市为例,按照重新定义的房价收入比对经济适用房的合理价格进行了测度。研究结果表明,随着家庭年收入的增加,其经济适用房房价收入比的合理区间值在增大,经济适用房房屋价格呈升高趋势。经济适用房合理价格的测度结果为政府相关职能部门对低收入及中低收入家庭实施住房补贴和对建造经济适用房的开发商相关费用做出减免政策提供了具体的量化依据,对未来经济适用房房价的调控范围和调控方向提供了科学依据。     

房价影响因素系统分析

本文从供给和需求两方面详细地分析了影响房价的主要因素,综合分析了信贷政策、价格预期、居民可支配收入、通货膨胀对房地产市场供求关系的影响,揭示了房价运行的规律,并房地产市场的宏观调控提供理论依据和有效方法。     

房价影响因素系统分析

本文从供给和需求两方面详细地分析了影响房价的主要因素,综合分析了信贷政策、价格预期、居民可支配收入、通货膨胀对房地产市场供求关系的影响,揭示了房价运行的规律,并房地产市场的宏观调控提供理论依据和有效方法。     

基于灰色关联度分析法的房屋租赁价格影响因素比较

本文以郑州市中原区的房屋租赁价格为研究对象,分析了对郑州市中原区房屋租赁价格可能产生影响的多个因素。然后,结合相应的数据,利用灰色关联度法分析它们各自对房屋租赁价格的影响程度。     

2008年房屋销售价格指数的GM预测

虽然国家近年来连续出台了一系列抑制房地产价格的调控措施,但GM模型预测表明,2008年我国的房屋销售价格仍将呈现较快上涨的态势,其原因不仅在于扩张的需求等市场因素,也在于国家在采取措施抑制房价上涨的同时,其它的政策又在无形中助推了房价的上涨。